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欢迎学习 Harness Engineering

来源：https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ Learn Harness Engineering 是一门专注 AI 编码代理工程化的课程。我们深入研究了行业中前沿的 Harness Engineering 理论与实践，并进行了系统整合。核心参考资料包括：

• OpenAI：Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world (https://openai.com/index/harness-engineering/)
• Anthropic：Effective harnesses for long-running agents (https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)
• Anthropic：Harness design for long-running application development (https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps)
• Awesome Harness Engineering (https://github.com/walkinglabs/awesome-harness-engineering)

通过系统的环境设计、状态管理、验证与控制机制，本课程将教你如何让 Codex、Claude Code 这类代理编码工具真正变得可靠。你将为 AI 编码助手设定明确的规则与边界，从而借助它构建功能、修复缺陷、自动化开发任务。

开始学习 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/#get-started)

选择适合的学习路径即可上手。课程分为理论讲解、动手项目以及可直接复用的资源库。

约束框架的核心机制 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/#the-core-mechanism-of-a-harness)

约束框架并不能“让模型更聪明”，而是为模型构建一个闭环的工作系统。你可以通过下面的简单示意图理解其核心工作流程：

你将学到什么 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/#what-you-will-learn)

以下是你会掌握的一些关键概念：

• 通过明确的规则和边界约束代理行为。
• 在长时间运行的多会话任务中维持上下文。
• 防止代理过早宣布任务完成。
• 利用全流水线测试与自我反思验证工作成果。
• 让运行时变得可观测、可调试。

下一步 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/#next-steps)

理解核心概念后，这些指南可以帮助你深入探索：

• 讲座 01：为什么强大的代理仍会失败 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/)：从约束框架工程的理论开始。
• 项目 01：基线 vs 极简约束框架 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/projects/project-01-baseline-vs-minimal-harness/)：动手完成你的第一个真实任务。
• 模板 (https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/resources/templates/)：获取极简约束框架包（AGENTS.md、feature_list.json、claude-progress.md），用于你自己的项目。